model.compile()：配置模型(优化器, 损失函数, 准确率)

model.compile() 作用：

设置优化器、损失函数和准确率评测标准。

model.compile() 语法：

• 形式1

  model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.优化器(参数)，
                loss = tf.keras.losses.损失函数(参数)，
                metrics = ["sparse_accuracy"])

• 形式2（常用）

  model.compile(optimizer = "sgd"，
                loss = "mse"，
                metrics = ["sparse_accuracy"])

optimizer：

1."sgd"   或者   tf.optimizers.SGD(lr = 学习率， decay = 学习率衰减率，momentum = 动量参数）

2."adagrad"  或者  tf.keras.optimizers.Adagrad(lr = 学习率， decay = 学习率衰减率）

3."adadelta"  或者  tf.keras.optimizers.Adadelta(lr = 学习率，decay = 学习率衰减率）

4."adam"  或者  tf.keras.optimizers.Adam(lr = 学习率， decay = 学习率衰减率）

loss：

1."mse"  或者 "mean squared error" 或者 tf.keras.losses.MeanSquaredError()

2."sparse_categorical_crossentropy"  或 tf.keras.losses.SparseCatagoricalCrossentropy(from_logits = False)

Metrics：

1."accuracy" :

2.“sparse_accuracy":

3."sparse_categorical_accuracy" :